Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2022-10-28 |
タイトル |
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タイトル |
連続欠席者の予測を目的とした学習ログからの特徴量抽出 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Extraction of Features from Learning Logs for the Purpose of Predicting Consecutive Absent Students |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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熊本大学 |
著者所属 |
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熊本大学 |
著者所属 |
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熊本大学 |
著者所属 |
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熊本大学 |
著者所属 |
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熊本大学 |
著者所属(英) |
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en |
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Kumamoto University |
著者所属(英) |
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en |
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Kumamoto University |
著者所属(英) |
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en |
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Kumamoto University |
著者所属(英) |
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en |
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Kumamoto University |
著者所属(英) |
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en |
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Kumamoto University |
著者名 |
渡邊, 健太
市原, 大裕
杉谷, 賢一
中野, 裕司
久保田, 真一郎
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著者名(英) |
Kenta, Watanabe
Daisuke, Ichihara
Kenichi, Sugitani
Hiroshi, Nakano
Shin-ichiro, Kubota
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究の目的は大学で連続欠席になりそうな学生の学習傾向についての調査と連続欠席の学生を分類するのに有効な特徴量を抽出することである.連続欠席になりそうな学生を LMS 上の複数の学習コースでの学習ログをもとに,学習習慣やアクセス傾向,アクセス時間などを調査し,特徴量抽出を行なった.作成した特徴量を評価するため,特徴ベクトルと連続欠席のラベルをもとに交差検証を行った結果について報告する. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
The purpose of this study was to investigate the learning tendencies of students who are likely to be absent continuously at university and to extract features that are useful for classifying students who are absent continuously. We extracted features from the study logs of students who were likely to be absent continuously, and investigated their study habits, access tendencies, and access times. In order to evaluate the extracted features, we report the results of cross-validation based on the feature vectors and the labels of consecutive absences. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12496725 |
書誌情報 |
研究報告教育学習支援情報システム(CLE)
巻 2022-CLE-38,
号 1,
p. 1-6,
発行日 2022-10-28
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8620 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |